Produktive KI braucht mehr als ein Modell
Der erste Prototyp ist schnell gebaut. Entscheidend ist, was danach kommt.
Viele Unternehmen testen Large Language Models, Copilots und KI-Agenten. Die eigentliche Arbeit beginnt nach dem ersten Demo-Erfolg: Datenqualität, Berechtigungen, Schnittstellen, Nutzerführung, Evaluation, Kosten und Betrieb müssen zusammenpassen.
HMS unterstützt Unternehmen dabei, GenAI- und Agentic-AI-Lösungen fachlich zu bewerten und technisch umzusetzen. Dafür bringen wir Expertise aus AI Engineering, Software Engineering, Data Engineering und Architektur in einem Projektteam zusammen.
450+
Data & AI Projekte durchgeführt
Produktive GenAI- und Agentic-AI-Lösungen brauchen eine gemeinsame Grundlage
- relevantes Unternehmenswissen
- geeignete Daten und Modelle
- klar definierte Fachprozesse sowie
- kontrollierte Schnittstellen zu bestehenden IT-Systemen.
Erst ihr Zusammenspiel macht KI-Anwendungen fachlich nutzbar und schafft Nachvollziehbarkeit im produktiven Einsatz.
Technologieauswahl
Der Anwendungsfall bestimmt den KI-Ansatz
KI-Beratung beginnt mit der Frage, welcher Ansatz die fachlichen, technischen und wirtschaftlichen Anforderungen erfüllt. Für manche Aufgaben eignet sich Generative AI, für andere klassische Machine-Learning-Modelle oder regelbasierte Software.
Die Ansätze lassen sich abhängig vom Anwendungsfall kombinieren. HMS bewertet Aufgabe, Datenlage und Anforderungen an die Nachvollziehbarkeit und leitet daraus die Systemarchitektur ab.
Anforderungen
Was Unternehmen für produktive KI-Vorhaben benötigen
GenAI- und Agentic-AI-Lösungen brauchen eine gemeinsame fachliche und technische Grundlage. Sechs Bereiche heben ein KI-Vorhaben über den Prototyp hinaus.
KI-Beratung und Umsetzung gehören für uns zusammen
Architektur, AI Engineering, Software Engineering und Data Engineering greifen in der Umsetzung ineinander. Technologieentscheidungen treffen wir unabhängig von Anbietern und mit Blick auf Integrationsfähigkeit und langfristige Nutzbarkeit.
KI-Beratung & Entwicklung
Leistungen für Generative AI und Agentic AI
Je nach Ausgangslage unterstützt HMS bei der fachlichen Einordnung, der Architektur, der Entwicklung oder der Übergabe in den Betrieb.
KI-Vorhaben fachlich und technisch einordnen
Business Outcomes
Was Unternehmen mit produktiver KI erreichen können
KI-Beratung schafft die Grundlage, um GenAI- und Agentic-AI-Vorhaben anhand ihres Nutzens, ihrer Machbarkeit und der Anforderungen des Unternehmens bewerten zu können.
Praxisbeispiele
Erfahrung mit Generative und Agentic AI
Die ausgewählten Projekte zeigen, wie wir unterschiedliche fachliche Anforderungen technisch umsetzen.
Enterprise Search mit KI für komplexe Forschungsrecherchen
HMS entwickelte für einen globalen Chemiekonzern ein RAG-basiertes Chatbot-System, das komplexe Forschungsrecherchen über natürliche Sprache unterstützt und Antworten mit Quellenbezug nachvollziehbar macht.
Text-to-SQL: Unternehmensdaten per Chat abfragen
HMS entwickelte für eine internationale Finanzinstitution eine Text-to-SQL-Lösung, die quantitative Geschäftsfragen in Datenbankabfragen übersetzt und Ergebnisse interaktiv aufbereitet.
Rollenbasierter Dokumenten-Chatbot mit Agentic RAG
HMS entwickelte für einen global tätigen Pharmakonzern einen Chatbot, der interne Dokumente rollenbasiert durchsucht und relevante Inhalte über eine KI-gestützte Oberfläche nutzbar macht.
Ihr Partner für Data & AI Engineering
KI-Beratung mit Verantwortung für Integration und Betrieb
HMS übernimmt bei KI-Vorhaben Verantwortung für technische Entscheidungen. Wir dokumentieren die Architektur nachvollziehbar und berücksichtigen Sicherheit, Governance und Anforderungen des produktiven Einsatzes bereits in der Konzeption.
Unsere Teams übernehmen Beratung, Architektur und technische Umsetzung. Auch die Übergabe in den Betrieb bleibt Teil des Projekts.
Die Qualität unserer Arbeit zeigt sich auch in der unabhängigen BARC-Kundenbefragung.
35+
Jahre Erfahrung in komplexen Systemlandschaften
450+
Data-&-AI-Projekte durchgeführt
100%
Zufriedenheit & Weiterempfehlung
FAQ
Fragen zu Generative & Agentic AI
Antworten zu Einsatz, Integration und Kontrolle von GenAI und Agentic AI.
Ein Copilot unterstützt Nutzer in einer konkreten Interaktion. Agentic Workflows können zusätzlich Daten abrufen, Werkzeuge nutzen und mehrere Arbeitsschritte koordinieren. Welche Aufgaben automatisiert werden dürfen, hängt vom Einsatzkontext und den definierten Freigaben ab.
Nein. Wenn mehrere Ideen im Raum stehen, kann die KI-Potenzialanalyse bei Bewertung und Priorisierung unterstützen. Ziel ist eine nachvollziehbare Entscheidung über die nächsten Schritte.
Die KI-Integration wird anhand der vorhandenen Datenquellen, APIs, Fachsysteme und Berechtigungskonzepte geplant. HMS entwickelt die benötigten Komponenten und Schnittstellen passend zur Zielarchitektur.
Rollenrechte, Freigaben, Protokollierung und Eskalationswege werden passend zum Risiko und Einsatzkontext definiert. Human-in-the-Loop-Schritte bleiben dort erhalten, wo Entscheidungen nicht an ein KI-System delegiert werden sollen.
Ihre Frage ist nicht dabei?
Gerne beantworten wir Ihre Fragen zu unseren Services und klären gemeinsam, welcher Einstieg zu Ihrer Ausgangslage passt.
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